Искусственный по английски: %d0%98%d1%81%d0%ba%d1%83%d1%81%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b9 – перевод с русского на английский

Содержание

%d0%b8%d1%81%d0%ba%d1%83%d1%81%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b9%20%d0%bc%d0%b5%d1%85 — со всех языков на все языки

Все языкиРусскийАнглийскийИспанский────────Айнский языкАканАлбанскийАлтайскийАрабскийАрагонскийАрмянскийАрумынскийАстурийскийАфрикаансБагобоБаскскийБашкирскийБелорусскийБолгарскийБурятскийВаллийскийВарайскийВенгерскийВепсскийВерхнелужицкийВьетнамскийГаитянскийГреческийГрузинскийГуараниГэльскийДатскийДолганскийДревнерусский языкИвритИдишИнгушскийИндонезийскийИнупиакИрландскийИсландскийИтальянскийЙорубаКазахскийКарачаевскийКаталанскийКвеньяКечуаКиргизскийКитайскийКлингонскийКомиКомиКорейскийКриКрымскотатарскийКумыкскийКурдскийКхмерскийЛатинскийЛатышскийЛингалаЛитовскийЛюксембургскийМайяМакедонскийМалайскийМаньчжурскийМаориМарийскийМикенскийМокшанскийМонгольскийНауатльНемецкийНидерландскийНогайскийНорвежскийОрокскийОсетинскийОсманскийПалиПапьяментоПенджабскийПерсидскийПольскийПортугальскийРумынский, МолдавскийСанскритСеверносаамскийСербскийСефардскийСилезскийСловацкийСловенскийСуахилиТагальскийТаджикскийТайскийТатарскийТвиТибетскийТофаларскийТувинскийТурецкийТуркменскийУдмуртскийУзбекскийУйгурскийУкраинскийУрдуУрумскийФарерскийФинскийФранцузскийХиндиХорватскийЦерковнославянский (Старославянский)ЧеркесскийЧерокиЧеченскийЧешскийЧувашскийШайенскогоШведскийШорскийШумерскийЭвенкийскийЭльзасскийЭрзянскийЭсперантоЭстонскийЮпийскийЯкутскийЯпонский

 

Все языкиРусскийАнглийскийИспанский────────АймараАйнский языкАлбанскийАлтайскийАрабскийАрмянскийАфрикаансБаскскийБашкирскийБелорусскийБолгарскийВенгерскийВепсскийВодскийВьетнамскийГаитянскийГалисийскийГреческийГрузинскийДатскийДревнерусский языкИвритИдишИжорскийИнгушскийИндонезийскийИрландскийИсландскийИтальянскийЙорубаКазахскийКарачаевскийКаталанскийКвеньяКечуаКитайскийКлингонскийКорейскийКрымскотатарскийКумыкскийКурдскийКхмерскийЛатинскийЛатышскийЛингалаЛитовскийЛожбанМайяМакедонскийМалайскийМальтийскийМаориМарийскийМокшанскийМонгольскийНемецкийНидерландскийНорвежскийОсетинскийПалиПапьяментоПенджабскийПерсидскийПольскийПортугальскийПуштуРумынский, МолдавскийСербскийСловацкийСловенскийСуахилиТагальскийТаджикскийТайскийТамильскийТатарскийТурецкийТуркменскийУдмуртскийУзбекскийУйгурскийУкраинскийУрдуУрумскийФарерскийФинскийФранцузскийХиндиХорватскийЦерковнославянский (Старославянский)ЧаморроЧерокиЧеченскийЧешскийЧувашскийШведскийШорскийЭвенкийскийЭльзасскийЭрзянскийЭсперантоЭстонскийЯкутскийЯпонский

искусственный – английский перевод – словарь Мультитран

Авиационная медицина21
Авиация63
Автоматика50
Автомобили33
Агрохимия16
Азартные игры3
Акушерство1
Американское выражение не написание9
Анатомия1
Антенны и волноводы12
Артиллерия5
Археология1
Архитектура23
Астрономия19
Атомная и термоядерная энергетика1
Аэрогидродинамика20
Бактериология1
Банки и банковское дело12
Бизнес18
Биология40
Бионика1
Биотехнология14
Биохимия1
Биржевой термин6
Ботаника2
Британское выражение не написание2
Бронетехника9
Буквальное значение1
Бурение11
Бухгалтерский учет кроме аудита3
Бытовая техника7
Виноделие1
Вирусология1
Водные ресурсы1
Водоснабжение3
Военный термин172
Воздухоплавание1
Вульгаризм7
Выборы5
Газоперерабатывающие заводы25
Генетика12
Генная инженерия6
География2
Геология25
Геофизика21
Гидробиология2
Гидрогеология2
Гидрография
4
Гидрология21
Гидроэлектростанции1
Гинекология3
Горное дело66
Горные лыжи2
ГОСТ2
Деревообработка17
Дипломатия22
Дистанционное зондирование Земли3
Дорожное движение1
Дорожное дело17
Дорожное строительство1
Дорожный знак1
Европейский банк реконструкции и развития3
Жаргон2
Жаргон наркоманов1
Железнодорожный транспорт20
Живопись1
Животноводство29
Здравоохранение2
Золотодобыча1
Зоология2
Зоотехния1
Зубная имплантология2
Иммунология11
Инвестиции2
Инженерная геология2
Инженерное дело1
Интернет3
Информационная безопасность и защита данных1
Информационные технологии58
Ирландский язык1
Искусственный интеллект369
Искусство1
История2
Кардиология5
Картография15
Карьерные работы1
Каспий4
Кибернетика1
Кинематограф3
Клинические исследования2
Кожевенная промышленность89
Компьютерные игры1
Компьютерные сети4
Компьютеры19
Контроль качества и стандартизация11
Корпоративное управление1
Косметика и косметология1
Космонавтика101
Кулинария3
Лазерная медицина1
Латынь1
Лесоводство39
Лингвистика7
Логистика4
Майкрософт5
Макаров374
Маркетинг1
Математика17
Материаловедение4
Машиностроение2
Медико-биологические науки1
Медицина417
Медицинская техника32
Международный валютный фонд1
Металлургия16
Метеорология6
Метрология2
Механика12
Минералогия2
Молекулярная биология6
Молекулярная генетика1
Моликпак9
Морской термин46
Музыка4
Мясное производство3
Название организации1
Налоги3
Нанотехнологии52
Научно-исследовательская деятельность2
Научный термин23
Недвижимость1
Нейронные сети1
Неодобрительно1
Нефтегазовая техника15
Нефтепромысловый14
Нефть85
Нефть и газ32
Новозеландское выражение2
Обработка данных3
Образование2
Обувь9
Общая лексика513
Общественное питание, ресторанное дело4
Одежда11
Океанология и океанография5
Окружающая среда3
ООН Организация Объединенных Наций3
Организация производства2
Оружие и оружейное производство4
Оружие массового поражения4
Осветительные приборы кроме кино2
Офтальмология7
Охрана труда и техника безопасности1
Паблик рилейшнз2
Парфюмерия42
Патенты3
Педиатрия7
Переносный смысл3
Пищевая промышленность24
Пластмассы3
Подводное плавание1
Пожарное дело и системы пожаротушения11
Полезные ископаемые1
Полиграфия16
Полимеры33
Политика6
Почвоведение1
Пошив одежды и швейная промышленность1
Прикладная математика1
Программирование93
Программное обеспечение5
Производственные помещения1
Производство9
Прокат металлургия1
Промышленность1
Прямой и переносный смысл1
Психиатрия2
Психология5
Пульмонология1
Пчеловодство2
Радио5
Радиолокация2
Разговорная лексика5
Редко2
Реклама26
Релейная защита и автоматика2
Робототехника20
Ругательство1
Русский язык1
Рыбоводство15
Рыболовство промысловое6
Сахалин17
Связь12
Сейсмология1
Сельское хозяйство63
Силикатная промышленность20
Системы безопасности12
Скачки1
Сленг19
Сокращение2
Солнечная энергетика5
Спецслужбы и разведка1
Спорт20
Станки1
Статистика1
Стоматология70
Строительные материалы1
Строительство112
Судостроение10
Текстильная промышленность286
Телекоммуникации27
Тенгизшевройл5
Теплотехника6
Техника355
Торговая марка3
Торговля2
Трансплантология1
Транспорт1
Урология2
Фантастика, фэнтези1
Фармакология1
Фармация и фармакология4
Физика23
Физиология1
Философия8
Финансы2
Французский язык1
Футбол1
Химия26
Хирургия3
Холодильная техника32
Хроматография1
Цемент8
Цитаты, афоризмы и крылатые выражения1
Шахматы6
Экология97
Эконометрика5
Экономика49
Электричество1
Электроника62
Электротехника13
Электрохимия6
Эмбриология1
Энергетика20
Ювелирное дело1
Юридическая лексика10
Ядерная физика1

Как двое украинцев стали миллиардерами, научив всех писать по-английски

Миллиарды на правописании

Штаб-квартира созданной выходцами из Украины компании Grammarly находится в Кремниевой долине, а отделения есть в Нью-Йорке, Ванкувере и Киеве — в украинском офисе работают 270 сотрудников из 760. Сервисом проверки английского правописания пользуются сейчас, по данным компании, 30 млн человек в день, среди корпоративных клиентов — Zoom, Cisco и Dell. 

Принцип работы Grammarly заключается в поиске грамматических и стилистических ошибок в англоязычных текстах с помощью искусственного интеллекта. Ошибки пользователей он обнаруживает в режиме реального времени, рекомендует исправления, объясняет и советует, как не допустить их в будущем. Изначально сервис был предназначен для студентов, но сейчас аудитория Grammarly гораздо шире — его включают в списки самых полезных инструментов для предпринимателей, фрилансеров, сценаристов и всех, кто хочет повысить свою продуктивность на работе. Чтобы пользоваться Grammarly, требуется установить расширение, которое доступно как веб-редактор, приложение для Windows и Mac, расширение для Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Microsoft Edge, приложение для iPad, мобильную клавиатуру для iOS и Android, надстройку для Microsoft Office.

Компания работает по модели фримиум — базовая версия сервиса бесплатная, а платным подписчикам доступны дополнительные услуги, такие как проверка стилистического регистра и тона текста — чтобы ваше письмо не показалось получателю слишком легкомысленным или, наоборот, слишком формальным.

Реклама на Forbes

По данным компании DataIntelo, в 2018 году объем рынка проверки текстов оценивался в $1,2 млрд, а к 2028-му он вырастет на 28%. Сервисы D&B и Owler оценивают годовую выручку Grammarly в диапазоне $60–70 млн. Сама компания финансовые показатели не раскрывает. Премиум-подписка стоит от $12 до $30 в месяц для физических лиц и $12,50 в месяц за пользователя — для юридических. 

Такие гиганты, как Google и Microsoft в своих системах используют собственные алгоритмы проверки правописания, но и Grammarly от них не отстает. Учитывая практически неограниченные финансовые возможности и кадровый потенциал техногигантов, это скорее говорит о том, что компании до сих пор не уделяли этим инструментам достаточно внимания. 

18 ноября Grammarly привлек $200 млн инвестиций Baillie Gifford, Gerenal Catalyst и нескольких фондов под управлением BlackRock, что стало крупнейшим раундом финансирования в истории компании, и с учетом предыдущих раундов ($110 млн в 2017 году и $90 млн в 2019-м) ее оценка возросла до $13 млрд. Это вывело компанию в статус не просто «единорогов», а «декакорнов» (от английского unicorn — «единорог» и латинского deca — «десять»), то есть компаний, оценка которых превышает $10 млрд. 

После рекордного для компании инвестиционного раунда двое ее основателей, Максим Литвин и Алексей Шевченко стали долларовыми миллиардерами ―  по оценке американского Forbes, состояние каждого из них теперь составляет $4 млрд. Как подсчитал американский Forbes, Литвину и Шевченко сейчас принадлежит по 35% Grammarly, около 22% принадлежит инвесторам. Как сообщил украинскому Forbes представитель компании, у третьего основателя, разработчика Дмитрия Лидера — 1%. 

Дмитрий Лидер работает в киевском офисе и занимается исследованиями и разработкой языковых технологий, Алексей Шевченко и Максим Литвин ― в ванкуверском. Шевченко как ведущий менеджер по продукту отвечает за разработку и запуск новых продуктов, а Литвин — за маркетинг и стратегию расширения бизнеса. Кроме основателей, в состав управления компанией входят семь топ-менеджеров, лидеры продуктового и инженерного направлений, главный юрист и СЕО Брэд Хувер.

Алексей Шевченко (Фото Grammarly)

С чего начался Grammarly

История Grammarly началась в конце 1990-х в Международном христианском университете Киева — одном из первых англоязычных вузов на территории Украины, где учились двое основателей компании ― Алексей Шевченко и Максим Литвин. Как рассказывали Шевченко и Литвин в интервью украинскому изданию DOU, идея стартапа родилась у них во время обучения — предметы вели преподаватели из Америки, и письменные работы студенты должны были сдавать на английском языке. В то время еще не было инструментов для проверки текстов на плагиат, что создавало проблему ― преподаватели не могли проверить тексты на оригинальность и зачастую ставили высокие оценки за работы, скопированные студентами из интернета. «Это был 2000-2001 год, — вспоминают предприниматели, — тогда как раз интернет только зарождался,  мы им активно пользовались. И мы увидели, что вокруг нас все списывают. Вот просто идут в интернет, берут сочинение и сдают его преподавателю, который сам не знает, что такое интернет и, соответственно, не может даже предположить, что так можно. Люди получали хорошие оценки за это. А сами мы были очень честными студентами. Мы посмотрели, что можно с этим сделать». 

Разрабатывать систему проверки текстов на оригинальность студенты начали в 2002-2003 годах. Так появился MyDropBox — облачного сервиса с похожим названием тогда еще не существовало. Компания состояла из трех человек; кроме Шевченко и Литвина, который сам занимался кодингом, в ней был один системный администратор. 

Поначалу Алексей и Максим тестировали сервис на пилотных клиентах в Сингапуре и США, а затем начали пытаться продавать лицензии американским вузам. Однако скоро обнаружили, что, находясь на Украине, вести бизнес было проблематично. Параллельно друзья начали искать возможности продолжить образование за пределами Украины. В 2004 году Максим переехал в Теннесси и поступил на MBA в Университет Вандербильта в США. Алексей переехал в Торонто через два года. В период этих перемен и первых лет обучения (выяснилось, что учиться на английском языке на MBA не так просто) работа сервиса MyDropBox не была активной. 

После переезда Максима начался активный период продаж: друзья посещали конференции по образовательным технологиям, заводили новые знакомства из академического сообщества и рассказывали о сервисе. «Для двух ребят, которым чуть больше 20 лет, пытаться что-либо продать Стэнфорду… Сейчас в ретроспективе это кажется сумасшествием», — вспоминают основатели. Однако они смогли заинтересовать своим продуктом университеты, а также академические издательства (чтобы выделиться среди конкурентов, они предлагали свои учебники в комплекте с сервисом проверки на плагиат). Уже к 2007 году сервис использовали 800 университетов и около 2 млн студентов, а в компании было более 12 украинских разработчиков и пять-шесть продавцов в США и Канаде. 

Максим Литвин (Фото Grammarly)

Когда начались продажи, компания MyDropBox присоединилась к сообществу Blackboard Developer Network (сообщество партнеров компании Blackboard). Это позволило им сотрудничать с крупнейшей американской образовательной платформой Blackboard, для которой команда разработала антиплагиат-плагин SafeAssignment. Со временем плагин привлек внимание крупных клиентов, и Blackboard выкупила MyDropBox. Сумму сделки не разглашают, но, по словам Шевченко, она была «относительно небольшой». По условиям сделки Максим Литвин еще два года должен был сотрудничать с Blackboard ― адаптировать под нее систему и реализовать поддержку многоязычности.

Парадоксы развития: зачем делать платный продукт бесплатным

Освободившись от обязательств перед Blachboard к концу 2008 года, Литвин, Шевченко и присоединившийся к ним разработчик MyDropBox Дмитрий Лидер сразу же занялись запуском нового стартапа. Литвин уехал из Вашингтона в день, когда истек срок его контракта, рассказывают основатели: «Приехал в Торонто — и тогда же мы начали Grammarly». У них был опыт, появились связи и знакомства в англоязычной университетской среде, а также были деньги от продажи предыдущей компании, которые они полностью вложили в запуск сервиса по проверке грамматики.

Литвин, рассказывая недавно об истории компании в своем блоге, написал: «Мы создали продукт, чтобы в студенческих работах не было плагиата. Это заставило нас задаться серьезным вопросом: почему люди решаются на плагиат? А что, если дело в том, что им слишком сложно доносить свои мысли, говоря своим собственным голосом?» Так появилась идея сервиса для проверки текстов на грамотность. 

Изначально Grammarly создавался как B2B-продукт для университетов: во-первых, именно с этими клиентами предприниматели уже научились работать, а во-вторых, денег от продажи MyDropBox хватило только на запуск, и для них довольно принципиально было начать зарабатывать сразу. Они вновь отправились в турне по конференциям и обнаружили, что хотя интерес к продукту есть, но сделки с ними заключать не спешат — мешал слишком долгий цикл принятия решений.

В качестве эксперимента они запустили продукт для конечных пользователей, после чего стало понятно, что спрос есть и там. Обычным пользователям был нужен продукт для проверки грамотности текста, они готовы были за него платить. К концу 2009 года фаундеры полностью поменяли приоритеты, сфокусировавшись не на корпорациях, а на массовых потребителях. В это время сервис был платным и стоил $11,99 в месяц. 

К удивлению основателей, среди их клиентов были не только студенты и аспиранты, а еще и юристы, блогеры, банковские работники, журналисты — то есть люди, которые пишут тексты профессионально. После этого они еще раз изменили фокус, направив маркетинговые кампании на массовую аудиторию — для продвижения начали активно использовать Facebook и Twitter, в шапке лендинга вместо «Нас оценили 3 млн студентов» написали «Нас оценили 3 млн человек», а в постах для соцсетей стали меньше писать о грамматических ошибках, а больше — о коммуникативных стратегиях в целом: как правильно составить резюме и что написать в теме письма, чтобы его прочитали. К 2013 году число подписчиков Grammarly в Facebook перевалило за миллион. А к 2016 году выросло до 7 млн.

Реклама на Forbes

Дмитрий Лидер (Фото Grammarly)

Изучая состав пользователей, основатели искали новые возможности для роста. Например, они вспоминают, как узнали историю одной из клиенток сервиса — бывшей спортсменки, которая травмировала спину и пошла учиться, чтобы сменить профессию. «Как совершенно взрослый человек, она к тому времени уже отвыкла писать сочинения, ей было очень тяжело. И она купила Grammarly, чтобы проверять сочинения, — рассказывают Шевченко и Литвин. — У нас сразу возникла мысль обратиться в учреждения, которые занимаются перепрофилированием специалистов — и это оказался огромный и хороший рынок, именно потому, что у взрослых практика письма атрофируется».

В 2011 году среди пользователей Grammarly были 300 000 студентов из 250 университетов, через год у сервиса был уже миллион пользователей, а еще через год ― 3 млн. В 2014 году в технологию добавили функцию проверки текстов в Microsoft Office и Outlook. В 2015 году Grammarly перешел на фримиум-модель, а в платной премиум-версии появилось больше возможностей. Благодаря этому через два года аудитория сервиса выросла до 8 млн человек, вскоре были привлечены первые инвестиции от General Catalyst, IVP и Spark Capital на $110 млн. 

Путь от платного продукта к бесплатному, и даже частично бесплатному, для стартапов достаточно нетипичен. Чаще всего запускается бесплатный продукт, набирается аудитория и только потом компания начинает пытаться монетизировать уже накопленную клиентскую базу. Но в случае Grammarly сработала именно эта стратегия — они сначала зарабатывали деньги и репутацию, а потом вышли на массовую аудиторию. С 2009-го до 2017 года компания работала исключительно на собственные средства, не привлекая инвестиционного финансирования. «Есть ряд причин, по которым восемь лет мы не привлекали инвестиции. — объяснял Литвин. — Долгое время мы намеренно избегали широкого анонсирования возможностей Grammarly, в том числе и внимания со стороны медиа, с целью избежать конкуренции. Теперь мы ее не боимся, потому что уже получили достаточное преимущество».

Коммуникативный искусственный интеллект

С 2010 года позицию CEO в Grammarly занимает бывший партнер инвестиционного фонда General Catalyst CEO Брэд Хувер. В фонде Хувер работал с быстрорастущими интернет-компаниями, SaaS и мобильными компаниями в качестве члена совета директоров, советника, рекрутера и консультанта по развитию бизнеса. Литвин в недавнем интервью пояснял, что в таком решении при наличии трех учредителей нет ничего необычного — абсолютно нормально привлекать стороннюю экспертизу, если на каком-то этапе не хватает собственной. В другом интервью он говорил, что можно считать совпадением тот факт, что Хувер был партнером фонда General Catalyst, выступавшего лид-инвестором в их первом раунде 2017 года на $110 млн. «Хотя благодаря этому мы общались с GC с самого начала. Они лучше знали Grammarly, а мы хорошо понимали, что происходит внутри фонда. Поэтому мы чувствовали себя достаточно комфортно по отношению друг к другу и быстро нашли общий язык», — признает он. Так или иначе, такая крупная первая инвестиция стала возможна не только благодаря CEO, но и потому, что благодаря фримиум-модели компания вышла на новый уровень и была готова развиваться еще более интенсивно.

Помимо того, что Хувер сыграл роль в привлечении подходящих первых инвесторов, он довольно активно занимается продвижением компании в зарубежных СМИ, выступая от лица компании. В недавнем интервью он заявил, что из-за ошибок на письме компании теряют около $400 млрд в год. Речь идет о потерях из-за неправильно понятых писем от клиентов, поставщиков, руководителей, а также из-за времени, которое сотрудник тратит на декодирование сообщений с ошибками в стиле, тоне или (не обязательно в первую очередь) грамматике.

Реклама на Forbes

Максим Литвин еще в 2017 году, после привлечения первых инвестиций, говорил: «Наша цель — не научить всех учебнику грамматики, а улучшить взаимопонимание и эффективность общения между людьми». Именно в этом направлении они с тех пор развиваются: с 2019 году в приложении можно не только исправлять ошибки, но делать текст увлекательнее и логичнее, а также узнать, какое впечатление он может произвести на читателя. В том же 2019 году Grammarly привлек еще $90 (раунд вновь возглавил General Catalyst). Привлеченные средства компания вкладывала в разработки в области искусственного интеллекта, направленные на анализ больших массивов текста. 

Полученные в новом, самом крупном для компании раунде в $200 млн планируют продолжать вкладывать в инновационные разработки и поиск новых талантов. Еще до раунда компания запустила новое приложение для Mac и Windows и добавила сервис в мобильную клавиатуру на телефонах Samsung. В дальнейшем компания планирует реинвестировать в сервис для веб-разработчиков, который поможет интегрировать Grammarly в другие приложения. По словам  Дмитрия Лидера, со временем Grammarly планируется превратить в коммуникационного ассистента, чтобы люди разных контекстов и культур могли лучше друг друга понимать.

При этом Grammarly не планирует в ближайшее время развиваться за счет разработки сервисов проверки грамотности на других языках, а хочет в первую очередь совершенствовать те инструменты, которые существуют для английского. «Последние 12 лет мы фокусировались на улучшении коммуникации на английском языке. Более 2 млрд людей в мире говорят на английском, и мы стремимся и дальше совершенствовать технологии, которые могут помогать им в общении. В будущем мы потенциально рассматриваем возможность добавления других языков, но английский остается нашим приоритетом», — говорит Литвин. 

После привлечения $200 млн Grammarly вошел в топ-10 самых дорогих стартапов США. На биржу, по словам Литвина, компания выходить пока не собирается, хотя это может стать одним из ее шагов в будущем. В любом случае, если верить основателям, их главная цель — не просто заработать на Grammarly как можно больше: «Счастье не в деньгах, а в том, чтобы делать красивые вещи, которыми пользуются миллионы людей в мире».

Почему искусственный интеллект до сих пор не может заменить переводчика?


Добавьте страницу на экран смартфона

Время от времени я захожу в Сообщество Google Переводчика, делаю, как мне кажется, доброе дело – помогаю людям и машинам переводить случайные фразы, преследуя при этом, конечно, своекорыстные цели: там часто попадаются прелюбопытные идеи и фразы для английского и немецкого словарных тренажёров. И вот недавно я, как участник сообщества, получил от Google письмо с довольно громким заявлением. Всемирный поисковик анонсировал внедрение самых современных технологий в Гугл переводчике. Вот фрагмент этого письма:

Недавно в сервисе «Google Переводчик» произошли изменения более важные, чем за предыдущие десять лет. И Вы тоже внесли свой вклад!

Google Переводчик начал использовать нейронные сети для 41 языка, включая русский. Нейронные сети – это самообучающиеся системы. Они основаны на сложных алгоритмах, которые имитируют процесс изучения языка человеком и позволяют значительно повысить качество перевода. Улучшения наиболее заметны при переводе фраз и больших текстов. Попробуйте!

Долгожданная революция в мире машинного перевода уже наступила?

Несомненно, прогресс грандиозный, пожалуй, это даже можно назвать революцией, качество переводов реально улучшилось, но о полном торжестве искусственного разума над человеческим пока говорить преждевременно.

В основе самообучающихся систем – нейронные сети, именно их сейчас гордо именуют искусственным интеллектом. Технология ворвалась в сферу IT из биологии и развилась во многом благодаря детальному изучению работы человеческого мозга (хотя и он ещё до конца не изучен).

Говоря об искусственном интеллекте, многие подразумевают general intelligence, то есть интеллект, соответствующий подобный человеческому. На самом деле технологии ещё довольно далеки от этого, поэтому пока в англоязычных источниках его называют general artificial intelligence (общий искусственный интеллект).

После такого вступления будет, пожалуй, уместно оглянуться назад и вспомнить как развивалась технология машинного перевода. А чтобы это не было скучным, мы не только сделаем экскурс в историю, но попутно проверим современные достижения компьютерного перевода: в левой колонке оригинал текста, а в правой результат перевода (Google Translate) сначала на английский, а затем обратно на русский.

Оригинал После перевода на английский и обратно

Первая публичная демонстрация машинного перевода

была проведена ещё в середине пятидесятых годов двадцатого века и тогда казалось, что ещё чуть-чуть и профессия переводчика уйдёт в небытие навсегда. Но этого почему-то не произошло.

После неутешительных (из-за слабой производительности компьютеров) результатов наступил период пессимизма и, как следствие, снижение финансирования отрасли. Технология получила вторую жизнь в конце двадцатого века, когда информационный бум захлестнул весь мир, а компьютер стал обычным дополнением домашнего хозяйства, но революции не случилось.

В 21-м веке существенно увеличились вычислительные мощности, технологии продвинулись вперёд и мы уже воспринимаем компьютерный перевод, как нечто само собой разумеющееся. Машины помогают нам в работе и на отдыхе, но пока всё ещё не дотягивают до уровня переводов выполненных представителем Homo Sapiens.

Первая публичная демонстрация машинного перевода была проведена в середине 50-х годов ХХ века, и тогда казалось, что даже немного и профессия переводчика навсегда останется в забвении. Но этого почему-то не произошло.

После разочарования (из-за плохой работы компьютера), результаты пришли в период пессимизма и, как следствие, сокращение финансирования отрасли. Технология получила вторую жизнь в конце двадцатого века, когда информационный бум охватил весь мир, и компьютер стал регулярным дополнением к домашнему хозяйству, но революции не произошло.

В 21-м веке вычислительная мощность значительно возросла, технологии продвинулись вперёд, и мы уже воспринимаем компьютерный перевод как само собой разумеющееся. Автомобили(?!) помогают нам в работе и в отпуске, но пока они все ещё не достигают уровня трансфертов представителя Homo Sapiens.

В целом, если сравнивать с переводами десятилетней давности, очень даже неплохо, но нужно учитывать, что перевод был сделан на английский и обратно, другие языки пока отстают. Однако вернёмся к нашим нейронам.

В классических вычислительных машинах для обработки и анализа информации использовался определённый шаблон или, если хотите, модель, которую жёстко задавал программист. Так было испокон веков. Но вот появились нейронные сети, и всё сильно изменилось. Теперь программист задаёт только алгоритм обучения, а дальше компьютер сам создаёт модели и шаблоны, на основании которых определяет, с чем она имеет дело и как к этому относиться.

Как работает нейронная сеть?

В самом упрощённом виде это выглядит так: нейронная сеть получает на входе несколько параметров (или чисел) и выдаёт на выходе результат. Вроде бы все как в обычной вычислительной машине, однако, в отличие от привычного нам компьютера, результат будет зависеть не от готового жёсткого алгоритма, а от «знаний», полученных системой во время тренировки или работы, совмещённой с тренировкой. Таким образом, машина с каждым следующим циклом становится всё «умнее» (не уверен, уместны ли здесь кавычки, но пока пусть будут). Полученные данные записываются в память и могут быть использованы для решения новых, более сложных задач. Впоследствии эти записи можно воспроизвести и получить совершенно неожиданные результаты. Это ещё одна поражающая воображение область применения технологии. Например, нейросеть, пройдя обучение, может рисовать картины, которым позавидуют многие художники (пока авангардисты) или писать довольно приличную музыку. На Youtube уже сегодня нетрудно найти ролики демонстрирующие такие чудесные возможности нейросетей.

Машина учится сама

Теперь машина сама учится распознавать образы, звуки, текст, способна отличить кошку от собаки, «рассмотреть» и узнать на картинке лицо или фигуру человека. Всё это уже находит самое активное применение в системах распознавания и поиска изображений, распознавания речи, при наблюдении за безопасностью в общественных местах, в системах криминалистического анализа. Реальная гордость разработчиков самообучающихся систем – автомобильный автопилот. Надо признать, что всё это действительно значительные достижения, для которых нужны чрезвычайно сложные вычислительные процессы.

Переводы – это та работа, которую с момента появления первого компьютера, человек упорно пытается передать машине (хотя бы частично), так как этот вид деятельности, требует от нас больших затрат времени и напряжённой работы мозга. Деньги здесь также играют не последнюю роль – работа хорошего переводчика стоит недёшево.

Но как же всё-таки сами машины относятся к переводам на другой язык? Хм…, машины относятся?! Впрочем, речь сейчас не об этом. Ну казалось бы, что может быть проще, при современном развитии вычислительных мощностей: загружаем в базу данных весь словарь, перечисляем все сочетания слов, сравниваем введённый текст с базой и, вуаля – получаем готовый перевод, – переводчик-человек не нужен! Так почему же современные сверхмощные компьютеры, объединённые в сети, под командованием лучших программистов и переводчиков до сих пор не могут полноценно справиться с этой задачей. И неужели различить лицо на картинке с миллионами разноцветных пикселей проще, чем перебрать словосочетания в базе данных?

Обратимся к математике

Допустим, что словарный запас среднестатистического носителя языка составляет около двадцати тысяч слов. Предположим, что не все слова могут сочетаться друг с другом, неся при этом разумный смысл, поэтому количество осмысленных словосочетаний, которые можно построить с помощью этих слов подсчитать довольно сложно.

Давайте немного упростим задачу – разделим это число на 10 (просто для примера) и получим 2000 слов. Это грубый, подчёркиваю, очень грубый расчёт. Однако даже такие приблизительные вычисления показывают, что если из этих двух тысяч составлять средние предложения по пять слов, то можно получить 265335665000400 (двести шестьдесят пять триллионов триста тридцать пять миллиардов шестьсот шестьдесят пять миллионов четыреста) словосочетаний! Впечатляет, не правда ли?

Если увеличить количество слов в предложении, то увеличится и количество комбинаций, если уменьшить, то число уменьшится, но смысл предложения может при этом измениться самым неожиданным образом, а значит, и перевод станет другим. В любом случае наша цифра многократно возрастает. Добавим к этому, выраженное в письменном виде отношение автора к написанному: эмоции, иронию, сарказм, юмор, и прочие оттенки настроения. В результате количество вариантов стремится к бесконечности. Человеческий разум – это целая вселенная, язык – её продолжение.

Вот почему даже самые современные компьютерные системы перевода, пока не в состоянии полностью понять человека и заменить живого переводчика, особенно, если мы говорим о переводах художественной литературы, не говоря уже о стихах. Но нейронные системы не стоят на месте. Они продолжают учиться и делают это самостоятельно! И пусть пока они работают не идеально, но технология бурно развивается, и, вероятно, не за горами время, когда системы машинного перевода смогут реально заменить людей без каких-либо оговорок, по крайней мере при переводе технических или научных текстов.

В заключение хотелось бы упомянуть и о системах голосового перевода в реальном времени, которые непосредственно связаны с письменным переводом (к нему добавлено распознавание речи). Они уже работают и показывают вполне удовлетворительные результаты, например, в Skype и некоторых других онлайн сервисах. К их работе, конечно, пока можно придираться, но стандартные разговорные фразы они переводят отлично. А что ещё нужно для простого человеческого общения?

Совсем недавно многое из того, что описано в этой статье, казалось чудом. Сегодня благодаря нейронным самообучающимся системам мы видим, как мир меняется на наших глазах, и не только компьютерный мир. Хорошо это или плохо? Сейчас идёт много споров о полезности и опасности искусственного интеллекта. Сторонники и противники развития нейронных сетей приводят множество аргументов и, надо сказать, вполне обоснованных. Конечно, прогресс остановить невозможно, но давайте направим наши усилия на то, чтобы эти захватывающие технологии принесли человечеству процветание, изобилие и безопасность, а не хаос и разрушение!

Константин Михайлов

Оглавление · Слушать

учим полезные слова и фразы

Ранее я писала о волосах и прическах на английском, и вот теперь пришло время выучить парочку полезных слов и фраз на тему косметики и макияжа по-английски, соответственно.

Это позволит вам чувствовать себе увереннее, когда речь зайдет о красоте, makeup (мейкапе) или марках косметики, также вы сможете ориентироваться, как называется то или иное средство для макияжа и покупать косметические товары за границей или в интернете без проблем.

Красота спасет мир, не так ли?

Beauty is in the eye of the beholder.

Plato

Названия средств для макияжа на английском

Для начала давайте посмотрим на этот список слов. Здесь вы найдете английские названия всех основных средств, которые могут понадобиться для макияжа.

  • Makeup – макияж
  • Cosmetics – косметика
  • Beauty – красота
  • make-up base, primer – база под макияж
  • mascara – тушь для ресниц
  • concealer – консилер (маскирующее средство)
  • liquid eyeliner – подводка для глаз
  • eye shadow – тени для век
  • face cream, moisturiser – крем для лица, увлажняющий крем/лосьон
  • face tint, tinted moisturiser – тональный крем
  • highlighter, brightener, illuminator – хайлайтер (для осветления и выделения участков лица)
  • blush, rouge – румяна
  • bronzer – бронзатор
  • powder – пудра
  • brow gel – гель для бровей
  • lip gloss – блеск для губ
  • lip liner – карандаш для губ
  • lipstick – помада
  • nail polish – лак для ногтей
  • tanning lotion, fake tan – лосьон «искусственный загар»
  • facial cleanser – очищающее средство (это может быть гель для умывания, молочко или жидкость для снятия макияжа)
  • toner – тоник для лица
Статья в тему:
Как сказать «мне нравится» или «не нравится» на английском разными способами

Английские фразы о косметике и ежедневном уходе

А сейчас я поделюсь с вами полезными фразами на английском языке, которые имеют отношение к ежедневному уходу за кожей и к макияжу.

Выучите их и применяйте в речи – пополняйте ваш словарный запас английского!

Очистка и уход за кожей:

  • to cleanse skin – очищать кожу
  • gently rub the cream in – нежно втирать крем
  • to smooth out wrinkles – разглаживать морщинки
  • to remove makeup – снимать макияж
  • to rinse off all the dirt and makeup – смывать всю грязь и макияж
  • to exfoliate skin – скрабировать кожу
  • to rejuvenate complexion – омолаживать кожу лица
  • to pamper somebody – побаловать кого-то (себя, например)
Статья в тему:
15 полезных английских фразовых глаголов, связанных с шоппингом

Пару слов о макияже:

  • a lot of makeup – много макияжа
  • to apply the bronzer all over the face, neck and décolleté – нанести бронзатор по всему лицу, шее и зоне декольте
  • to hide spots and flaws or blemishes of the skin – скрывать пятна и недостатки или дефекты кожи
  • types of mascara: volumising, lash defining, waterproof, lengthening and curling – виды туши: объемная, разделяющая, водостойкая, удлиняющая и подкручивающая
  • to use eyelash curlers использовать щипцы для ресниц
  • to use a lipbalm пользоваться бальзамом для губ
  • skin glowing with health – здоровая и сияющая кожа
Статья в тему:
Поговорим о фитнесе на английском языке

Занятия спортом отличный способ улучшить состояние кожи, точно так же как и правильное питание.

Так что делайте зарядку, пейте больше воды, заботьтесь о своей коже и пользуйтесь только качественной косметикой.

P.S. Кстати, сколько времени вы тратите на мейкап? И какой косметикой пользуетесь?

А какие интересные слова, фразы и выражения знаете на английском касательно косметики и макияжа? Делитесь!

Архитектура искусственного интеллекта (ИИ) — Azure Architecture Center

  • Статья
  • Чтение занимает 14 мин
  • Участники: 15

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность компьютера имитировать мышление человека. С помощью ИИ компьютеры могут анализировать изображения, понимать речь, взаимодействовать естественным образом и делать прогнозы на основе данных.

Основные понятия ИИ

Алгоритм

Алгоритм — это последовательность вычислений и правил, используемых для решения проблемы или анализа набора данных. Он подобен блок-схеме с пошаговыми инструкциями для задаваемых вопросов, но написанными на математическом языке или языке программирования. Алгоритм может описывать то, как определить, относится ли домашнее животное к категории кошек, собак, рыб, птиц или пресмыкающихся. Еще один гораздо более сложный алгоритм может описывать то, как различить письменную или устную речь, проанализировать текст, перевести его на другой язык, а затем проверить правильность перевода.

Машинное обучение

Машинное обучение — это методика ИИ, которая использует математические алгоритмы для создания моделей прогнозирования. Алгоритм служит для анализа полей данных и «обучения» на основе закономерностей, обнаруженных в данных, с целью создания моделей. Затем модели применяются для создания прогнозов или принятия обоснованных решений, исходя из новых данных.

Модели прогнозирования проверяются на известных данных, оцениваются с помощью метрик эффективности, выбранных для определенного бизнес-сценария, а затем по мере необходимости корректируются. Этот процесс называется обучением. Благодаря периодическому повторному обучению модели машинного обучения с течением времени улучшаются.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это тип машинного обучения, предполагающий самостоятельное определение точности прогнозов. В нем также применяются алгоритмы для анализа данных, но в большем масштабе по сравнению с обычным машинным обучением.

В глубоком обучении используются искусственные нейронные сети, состоящие из нескольких слоев алгоритмов. Каждый слой получает входные данные, проводит собственный специализированный анализ и выдает выходные данные, понятные другим слоям. Выходные данные передаются следующему слою, где другой алгоритм проводит собственный анализ, и т. д.

Благодаря множеству слоев у каждой нейронной сети, а иногда и одновременному использованию нескольких нейронных сетей модель может учиться самостоятельно в ходе обработки данных. Для этого требуется гораздо больше данных и вычислительных ресурсов по сравнению с обычным машинным обучением.

Боты

Бот — это автоматизированная программа, предназначенная для выполнения определенной задачи. Ее можно представить себе как робота без тела. Первые боты были сравнительно несложными и выполняли повторяющиеся и объемные задачи с помощью относительно простой алгоритмической логики. В качестве примера можно привести программы-обходчики, используемые поисковыми системами для автоматического сканирования и каталогизации содержимого в Интернете.

В дальнейшем боты стали гораздо более сложными. Теперь они используют ИИ и другие технологии для имитации действий человека и принятия решений, часто взаимодействуя с людьми в письменной или даже устной форме. К примерам относятся боты, которые могут принимать бронирование столов в ресторане, чат-боты (разговорный ИИ), которые помогают службе поддержки взаимодействовать с клиентами, а также боты в социальных сетях, которые публикуют последние новости или результаты научных исследований.

Корпорация Майкрософт предлагает Службу Azure Bot, управляемую службу корпоративного класса для разработки ботов.

Автономные системы

Автономные системы — это новый развивающийся класс систем, который не ограничивается базовыми возможностями автоматизации. Вместо многократного выполнения определенной задачи абсолютно одинаковым образом или с небольшими вариациями (как это делают боты) автономные системы обладают интеллектуальными возможностями и могут адаптироваться к изменяющимся условиям для достижения поставленной цели.

В «умных» домах автономные системы используются для автоматического управления освещением, вентиляцией, кондиционированием воздуха и безопасностью. Более сложный пример — автономный робот, исследующий обрушившуюся шахту с целью составить подробный план ее внутреннего пространства, определить части, сохранившие конструктивную прочность, проверить воздух на пригодность к дыханию и обнаружить признаки оставшихся внутри шахтеров, которых необходимо спасти. Все это происходит без удаленного мониторинга человеком в реальном времени.

Общие сведения о решениях ИИ корпорации Майкрософт

Узнайте больше о решениях ИИ корпорации Майкрософт и следите за новостями:

Типы высокоуровневой архитектуры

Предварительно подготовленный ИИ

Предварительно подготовленный ИИ — это, как следует из названия, готовые к использованию модели ИИ, службы и интерфейсы API. Они позволяют добавлять интеллектуальные возможности к приложениям, веб-сайтам и потокам без необходимости собирать данные, а затем создавать, обучать и публиковать собственные модели.

Одним из примеров предварительно подготовленного ИИ может служить предварительно обученная модель, которую можно интегрировать без изменений или использовать в качестве основы для дальнейшего обучения. Еще один пример — облачная служба API, которую можно вызывать в любой момент для обработки текстов на естественном языке.

Azure Cognitive Services

Службы Cognitive Services дают разработчикам возможность использовать готовые интерфейсы API и наборы средств интеграции для создания приложений, которые могут видеть, слышать, говорить, понимать и даже рассуждать. Каталог служб Cognitive Services можно разделить на пять категорий, которые связаны со зрением, речью, языком, поиском в Интернете и принятием решений и выдачей рекомендаций.

Предварительно созданные модели ИИ в AI Builder

AI Builder — это новая возможность Microsoft Power Platform, которая предоставляет интерактивный интерфейс для добавления ИИ в приложения даже при отсутствии навыков программирования или обработки и анализа данных. (Некоторые функции AI Builder еще не выпущены в общий доступ и находятся на стадии предварительной версии. Дополнительные сведения см. на странице Доступность функций по регионам.)

Вы можете создавать и обучать собственные модели, но AI Builder также предоставляет предварительно созданные модели ИИ, готовые к использованию. Например, можно добавить компонент в Microsoft Power Apps на основе предварительно созданной модели, которая распознает контактные данные на визитных карточках.

Настраиваемый ИИ

Хотя предварительно подготовленный ИИ может быть полезен (и становится все более гибким), лучший способ получить необходимые возможности ИИ — создать систему самостоятельно. Разумеется, это очень обширная и сложная тема, но давайте рассмотрим некоторые основные понятия, помимо уже упомянутых.

Языки программирования

В основе ИИ лежит использование алгоритмов для анализа данных и создания моделей для соответствующего их описания (или оценки). Алгоритмы пишутся разработчиками и специалистами по обработке и анализу данных (а иногда другими алгоритмами) с использованием программного кода. В настоящее время два самых популярных языка программирования для разработки ИИ — это Python и R.

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он имеет простой, удобочитаемый синтаксис и прост в изучении. Этап компиляции отсутствует. Python имеет обширную стандартную библиотеку, но также поддерживает добавление модулей и пакетов. Это способствует модульности и позволяет при необходимости расширять возможности. Экосистема библиотек ИИ и машинного обучения для Python постоянно растет и включает в себя множество библиотек, доступных в Azure.

R — это язык и среда для статистических вычислений и графики. Ее можно использовать в самых разных целях: от отслеживания широкого круга социальных и рыночных тенденций в Интернете до разработки финансовых и метеорологических моделей.

Корпорация Майкрософт полностью поддерживает язык программирования R и предоставляет разработчикам на нем различные средства для выполнения кода в Azure.

Обучение

В основе машинного обучения лежит итеративный процесс «обучения» алгоритма для создания моделей, которые используются для анализа данных и последующего построения точных прогнозов на их основе. На практике этот процесс состоит из трех основных этапов: обучения, проверки и тестирования.

На этапе обучения качественный набор известных данных помечается так, чтобы можно было идентифицировать отдельные поля. Помеченные данные подаются на вход алгоритма, настроенного для создания определенного прогноза. По завершении алгоритм выдает модель, которая описывает найденные закономерности в виде набора параметров. Во время проверки новые данные помечаются и используются для тестирования модели. Алгоритм корректируется требуемым образом и может быть дополнительно обучен. Наконец, на этапе тестирования используются реальные данные без меток или предварительно выбранных мишеней. Если результаты модели признаны точными, она считается готовой к использованию и может быть развернута.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это переменные данные, которые сами регулируют процесс обучения. Это переменные конфигурации, управляющие работой алгоритма. Поэтому гиперпараметры, как правило, задаются до начала обучения модели и не изменяются в процессе обучения, как обычные параметры. Настройка гиперпараметров предполагает выполнение пробных испытаний в рамках задачи обучения, оценку того, насколько успешно выполняется задание, и последующую корректировку по мере необходимости. В результате создается несколько моделей, каждая из которых обучена с помощью разных семейств гиперпараметров.

выбор модели;

В процессе обучения и настройки гиперпараметров создается множество моделей-кандидатов. Они могут различаться по множеству характеристик, в том числе по объему усилий, необходимых для подготовки данных, по гибкости модели, длительности обработки и, конечно же, степени точности результатов. Выбор оптимальной обученной модели с учетом ваших потребностей и ограничений называется выбором модели, но при этом столь же важно грамотное предварительное планирование перед обучением.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Автоматизированное машинное обучение, также называемое AutoML, представляет собой процесс автоматизации трудоемких и многократно повторяющихся задач разработки моделей машинного обучения. Оно может значительно сократить время, затрачиваемое на получение готовых к работе моделей машинного обучения. Автоматизированное машинное обучение может помочь в выборе модели, настройке гиперпараметров, обучении моделей и выполнении других задач, не требуя глубоких познаний в программировании или предметной области.

оценка.

Оценка также называется прогнозированием и представляет собой процесс создания значений на основе обученной модели машинного обучения с учетом новых входных данных. Создаваемые значения или показатели могут представлять прогнозы будущих значений, но они также могут представлять вероятную категорию или результат. В результате оценки могут создаваться различные типы значений:

  • список рекомендуемых элементов и оценка схожести;

  • числовые значения для моделей временных рядов и моделей регрессии;

  • значение вероятности того, что новые входные данные относятся к некоторой существующей категории;

  • название категории или кластера, с которыми новый элемент наиболее схож;

  • прогнозируемый класс или результат для моделей классификации.

Пакетная оценка — это процесс сбора данных в течение определенного периода времени и их последующей обработки за одну операцию. Таким образом могут создаваться бизнес-отчеты или анализироваться показатели лояльности клиентов.

Оценка в реальном времени — это, как следует из названия, оценка, которая выполняется максимально оперативно. Классический пример — обнаружение мошенничества с кредитными картами, но оценка в реальном времени также может применяться в распознавании речи, медицинских исследованиях, анализе рынка и многих других сферах.

Общие сведения о пользовательском ИИ в Azure

Предложения платформы ИИ Azure

Ниже представлен разбитый по категориям список технологий, платформ и служб Azure, которые можно использовать для разработки собственных решений ИИ.

Машинное обучение Azure

Ускорьте создание и развертывание моделей со службой машинного обучения корпоративного класса. Машинное обучение Azure предоставляет веб-интерфейсы и пакеты SDK, чтобы вы могли быстро обучать и развертывать модели машинного обучения и конвейеры в нужном масштабе. Использовать эти возможности можно с помощью платформ Python с открытым кодом, например PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Эталонные архитектуры машинного обучения для Azure

Автоматизированное машинное обучение Azure

Azure обеспечивает расширенную поддержку автоматизированного машинного обучения. Разработчики могут создавать модели с помощью пользовательского интерфейса без написания кода или с помощью записных книжек из кода.

Azure Cognitive Services

Это комплексный набор служб ИИ и когнитивных интерфейсов API, который поможет вам при создании интеллектуальных приложений. Предварительно обученные модели ИИ, ориентированные на конкретные предметные области, можно настроить с использованием ваших данных.

Когнитивный поиск Azure

Это облачная служба поиска на основе ИИ для разработки мобильных и веб-приложений. Она позволяет находить частное разнородное содержимое с возможностью обогащения с помощью ИИ, если содержимое не структурировано или недоступно для поиска в необработанном виде.

Служба Azure Bot

Это специализированная среда разработки ботов с готовыми шаблонами, помогающими быстро приступить к работе.

Apache Spark в Azure

Apache Spark — это платформа параллельной обработки, которая поддерживает обработку в памяти, чтобы повысить производительность приложений для анализа больших данных. Spark предоставляет примитивы для кластерных вычислений в памяти. Задание Spark может загрузить данные, поместить их в кэш в памяти и запрашивать их неоднократно, что значительно повышает скорость работы по сравнению с приложениями, использующими диски, такими как Hadoop.

Apache Spark в Azure HDInsight — это реализация Apache Spark в облаке, предоставляемая корпорацией Майкрософт. Кластеры Spark в HDInsight совместимы со службой хранилища Azure и с Azure Data Lake Storage. Поэтому имеющиеся данные, хранящиеся в Azure, можно обрабатывать с помощью кластеров Spark HDInsight.

Библиотека машинного обучения Майкрософт для Apache Spark называется MMLSpark (Microsoft ML for Apache Spark, машинное обучение Майкрософт для Apache Spark). Это библиотека с открытым кодом, которая добавляет в экосистему Spark множество средств глубокого обучения и обработки и анализа данных, сетевых возможностей и средств повышения производительности в рабочей среде. Дополнительные сведения о функциях и возможностях MMLSpark

Azure Databricks Runtime для машинного обучения

Azure Databricks — это платформа для аналитики на базе Apache Spark. Платформа настраивается одним щелчком, упрощает рабочие процессы и предоставляет интерактивную рабочую область для совместной работы инженеров, бизнес-аналитиков, а также специалистов по обработке и анализу данных.

Databricks Runtime для машинного обучения (Databricks Runtime ML) позволяет запускать кластер Databricks со всеми библиотеками, необходимыми для распределенного обучения. Эта среда содержит все необходимое для машинного обучения, обработки и анализа данных. Кроме того, она содержит много популярных библиотек, включая TensorFlow, PyTorch, Keras и XGBoost. Оно также поддерживает распределенное обучение с использованием Horovod.

Истории клиентов

Искусственный интеллект находит все новые способы применения в различных отраслях. Ниже приводится несколько примеров использования и историй успеха клиентов.

Дополнительные истории успешного использования ИИ клиентами

Дальнейшие действия

«1С» переводят на английский, чтобы иностранцам было удобнее программировать

| Поделиться У российской ERP-системы фирмы «1С» к августу-сентябрю 2019 г. появится международная версия, из которой по сравнению с базовым вариантом исчезнут опции, связанные с необходимостью соблюдения специфического российского законодательства, но при этом код продукта и его интерфейс будут переведены на английский язык, а также расширится функциональность.

Международная «1С:ERP»

В течение двух-трех ближайших месяцев фирма «1С» создаст международную версию своей популярной системы ERP (Enterprise Resource Planning, планирование ресурсов предприятия), которую будет проще внедрять у заказчиков за рубежом из-за более легкой адаптации под местные реалии. Об этом рассказал руководитель разработки «1С:ERP» Алексей Моничев на VIII международной конференции «1С», прошедшей в середине июня 2019 г.

«Мы поставили себе цель из российской ERP выделить ядро, очищенное от “российского законодательства”, которое можно использовать в разных странах как основу для разработки локальных решений», — отметил он. При этом с его слов можно было заключить, что в будущем и российская ERP будет разрабатываться на основе именно этого ядра.

В разговоре с CNews Моничев сообщил, что решение о разработке международной версии было принято в связи с соответствующими запросами партнеров «1С», занимающихся внедрением продукта компании за пределами нашей страны. Топ-менеджер отметил, что «1С:ERP» пользуется неплохим спросом в странах СНГ (например, в Казахстане и Белоруссии), во многих государствах Восточной и отдельных странах Западной Европы (в частности, Германии и Италии), а также на весьма отдаленных от Москвы территориях вроде Вьетнама.

Бета-версия международной ERP с индексом 2.5.3 будет выпущена в августе или сентябре 2019 г. Затем начнется ее финальная доработка на основе поступающих требований партнеров.

Что получит пользователь

Алексей Моничев уверен, что работа «1С» над английской версией ERP принесет пользу не только зарубежным, но и российским пользователям — за счет ускоренного развития ее функциональности.

В частности, по заверению топ-менеджера, в рамках этого проекта произойдет существенное развитие подсистемы МСФО (международные стандарты финансовой отчетности) и появится полностью настраиваемый план счетов РСБУ (издаваемые Минфином российские стандарты бухгалтерского учета).

Преодоление языкового барьера

Английский интерфейс в тестовом статусе появился в «1С:ERP» в версии 2.4.8 уже в начале июня 2019 г. «Мы организовали полностью автоматическую технологию перевода, — указывает Моничев. — Мы пользуемся услугами профессиональных переводчиков, работающих на портале Smartcat».

Как только в хранилище конфигурации появляются фразы или слова, требующие перевода, они тут же загружаются на Smartcat, а после обработки также автоматически возвращаются в систему обратно на английском языке. «Это позволило на полностью исключить отставание в разработке английского интерфейса от русского. Принимаем замечания по точности перевода», — обратился Моничев к гостям конференции.

Алексей Моничев: Мы поставили себе цель из российской ERP выделить ядро, которое можно использовать в разных странах

Помимо интерфейса, для создания полноценной международной версии «1С:ERP», базовая конфигурация которой исторически программировалась на русском языке, сейчас осуществляется и перевод самого ее кода.

Константин Рензяев, Corpsoft24: Главный вызов «удаленки» — управление эффективностью сотрудников и предотвращение их выгорания

Удаленная работа

Как уточнили CNews представители «1C», речь идет о переводе прикладного кода на встроенном языке программирования «1С», на котором написана конфигурация ERP: названия объектов (метаданные) конфигурации, переменные, процедуры и функции. Например, объект «ЗаказНаПроизводство» в англоязычной версии будет называться ProductionOrder и т. д.

В то же время в компании добавляют, что на языке «1С» с момента его появления можно было пользоваться как русским («если…то»), так и английским (if…then) синтаксисом языка — по выбору конкретного программиста.

Некоторые подробности о языке «1С»

Представители «1C» в разговоре с CNews отметили, что язык «1С» был создан компанией с нуля и является предметно-ориентированным языком, предназначенным для быстрого решения бизнес-задач. Приложения (ERP, CRM, Бухгалтерия и более тысячи других тиражных) написаны именно на нем. В английской терминологии такие языки называются Domain Specific Language (DSL).

Язык «1С» является составной частью платформы «1С:предприятие», которая в свою очередь написана на С++ и Java, но включает компилятор собственной разработки фирмы «1С». С помощью этой платформы можно писать и исполнять бизнес-приложения на языке «1С»; она выступает средой для быстрой разработки кросс-платформенных бизнес-приложений и средой их выполнения (runtime environment) в разных ОС и СУБД.

«Мы считаем язык “1С:предприятия” и в целом технологию и архитектуру системы очень эффективными для разработки бизнес-приложений, безотносительно страны, для которой они разрабатываются, — заверили в разговоре с CNews представители компании. — А для удобства международных разработчиков выпустили и развиваем среду разработки 1С:Enterprise Development Tools (EDT) на основе платформы Eclipse».

«1С:ERP» и искусственный интеллект

Напомним, в рамках VIII международной конференции «1С» российская компания также объявила еще об одном важном новшестве, касающемся ее ERP — в нее будут встроены алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ). Фирма уже приступила к пилотным проектам по их использованию.

В случае с ИИ-сервисом для оптимизации закупок и прогнозирования продаж расчетная экономия использующих его предприятий составила в среднем 1% от их оборота.

Денис Воейков



искусственный — Викисловарь

Английский

Этимология

От среднеанглийского искусственного («рукотворного») через старофранцузский (современный французский artificiel ), от латинского artificialis от artificium («навык»), от artifex , от ars ( «умение»), а -fex , от facere («делать»). Смещенный родной староанглийский cræftlīċ .

Произношение[править]

Прилагательное[править]

искусственный ( сравнительный более искусственный , превосходный самый искусственный )

  1. Искусственные; искусственности.
    • 2013 1 июня, «Улучшение водопровода», в The Economist [1] , том 407, номер 8838, страница 5 (Technology Quarterly):

      искусственная почка 9003 означает аппарат для диализа размером с холодильник. Такие устройства имитируют то, как настоящие почки очищают кровь и выбрасывают примеси и лишнюю воду в виде мочи. Но они не так эффективны и могут вызвать кровотечение, свертывание крови и инфекцию, не говоря уже о неудобствах для пациентов, которым обычно приходится подключаться к одному три раза в неделю в течение нескольких часов.

    Цветы были искусственными , и ему они показались довольно безвкусными.

  2. Ложь, вводящая в заблуждение.

    Ее манера поведения была несколько искусственной .

  3. Неестественно.
Синонимы[править]
Антонимы[править]
Производные термины[править]
Связанные термины[править]
Переводы[править]
Приведенные ниже переводы необходимо проверить и вставить выше в соответствующие таблицы переводов, удалив все номера.Числа не обязательно совпадают с числами в определениях. Инструкции см. в Викисловаре: Макет записи § Переводы.

Переводы для проверки

См. также[править]

Ссылки[править]

  • искусственный в Поиск по словарю OneLook
  • искусственно в Ключевые слова сегодняшнего дня: словарь 21 века , под редакцией The Keywords Project, Колин МакКейб, Холли Яначек, 2018.
  • «искусственный» в The Century Dictionary , New York, N.Y .: The Century Co., 1911.

Арагонский

Этимология

От латинского artificialis .

Прилагательное[править]

искусственный ( множественное число искусственный )

  1. искусственный
Производные термины[править]

Астурийский

Этимология

От латинского artificialis .

Прилагательное[править]

искусственный ( эпицен , множественное число искусственный )

  1. искусственный
Родственные термины[править]

Каталонский[править]

Этимология

От латинского artificialis .

Произношение[править]

Прилагательное[править]

искусственные ( множественное число мужского и женского рода искусственные )

  1. искусственный
    Антоним: натуральный
Производные термины[править]
Связанные термины[править]

Дополнительная литература[править]


Галисийский[править]

Этимология

От латинского artificialis .

Прилагательное[править]

искусственный m или f ( множественное число искусственный )

  1. искусственный
Производные термины[править]
Связанные термины[править]
Дальнейшее чтение[править]

Окситанский[править]

Этимология

От латинского artificialis .

Прилагательное[править]

искусственный   m ( женский род единственного числа искусственный , мужской род множественного числа искусственный , женский род множественного числа искусственный как )

  1. искусственный
Производные термины[править]
Связанные термины[править]

Португальский[править]

Этимология

От латинского artificialis .

Произношение[править]

  • (Португалия) IPA (ключ) : /ɐɾtifiˈsjaɫ/
  • Дефис: ar‧ti‧fi‧ci‧al

Прилагательное[править]

искусственный   m или f ( множественное число искусственный , сопоставимый )

  1. искусственный
Производные термины[править]
Связанные термины[править]

Румынский[править]

Этимология

От французского artificiel , от латинского Artificialis .

Прилагательное[править]

искусственный   m или n ( женский род единственного числа искусственныйă , мужской род множественного числа искусственныйi , 9083 908 3 искусственный множественный род 908 33 женский и средний род

  1. искусственный
Склонение[править]
Связанные термины[править]

Испанский[править]

Этимология

От латинского artificialis .

Произношение[править]

  • IPA (ключ) : (Испания) /aɾtifiˈθjal/, [aɾ.t̪i.fiˈθjal]
  • IPA (ключ) : (Латинская Америка) /aɾtifiˈsjal/, [aɾ.t̪i.fiˈsjal]
  • Рифмы: -al
  • Дефис: ar‧ti‧fi‧cial

Прилагательное[править]

искусственный ( множественное число искусственный )

  1. искусственный
    Антоним: натуральный
Производные термины[править]
Связанные термины[править]

Дополнительная литература[править]

Искусственное определение и значение | Британский словарь

искусственный /ˌɑɚtəˈfɪʃl̟/ имя прилагательное

/ˌɑɚtəˈfɪʃl̟/

прилагательное

Определение ИСКУССТВЕННОГО словаря в Британском словаре

: не натуральный и не настоящий : сделано, произведено или сделано так, чтобы казаться чем-то естественным
  • искусственное освещение/растения

  • первое в мире искусственное сердце

  • Этот продукт не содержит искусственных красителей/ароматов/подсластителей — используются только натуральные вещества.

: не происходит или не существует естественным образом : созданные или вызванные людьми
  • искусственное завышение цен

  • Границы страны искусственные , и были установлены без учета различных этнических групп в регионе.

[более искусственный; самый искусственный] : не искренний

— искусственность

/ˌɑɚtəˌfɪʃiˈæləti/ имя существительное [не в счет]

искусственное — Англо-испанский словарь на WordReference.com

Основные переводы
4
ALD Прилагательное : описывает существительное или местоимение — например, « высокий девушка», «AN интересная книга», — большой дом (искусственный, не природный) искусственный adj mf adjetivo de una sola terminación : Adjetivos de una sola terminación en единственное число («любовный», «постоянный») «, «константы»).
    sintético/a adj adjetivo : Опишите el sustantivo. Puede ser posesivo, числительное, demostrativo («casa grande », «mujer alta »).
  Я не могу есть продукты с искусственными подсластителями.
  Нет возможности питаться искусственно.
  Нет пищевых добавок с синтетическими добавками.
искусственный прил. прилагательное : Описывает существительное или местоимение — например, « высокая девушка», « интересная книга», « большой дом». образный (неискренний) искусственный adj mf adjetivo de una sola terminación : Adjetivos de una sola terminación en single («любезный», «constante») pero que en síam varisan , «постоянные»).
    falso/a adj adjetivo : Опишите el sustantivo.Puede ser posesivo, числительное, demostrativo («casa grande », «mujer alta »).
  Он посмотрел на меня с одной из своих обычных искусственных улыбок.
  Me miró con una de sus típicas sonrisas Artificiales.
  Me miró con una de sus típicas sonrisas falsas.
Составные формы:
AI n существительное : Относится к лицу, месту, вещи, качеству и т. д. Аббревиатура (искусственный интеллект) ( SIGLA ) IA NF NOMBRE FEMENINO : Sustantivo de Género Exclusivamente Femenino, Que Lleva Los Artículos LA O UNA EN Сингулярные, Y LAS O unas во множественном числе. Примеры: la mesa, una tabla.
INTELIGENCIA Itraintial Loc Nom F NomeNiNAM NOMENINA : Unidad Léceica Angable DebaDa de Dos O Más Palabras que Funciona Como Sustantivo Femenino («Casa de Citas», «Zona Cero», «Arma секрет»).
  Вступительный докладчик — ученый-компьютерщик, специализирующийся на искусственном интеллекте.
  Первоначальный первоначальный номер, не являющийся научным, который специально разработан в IA.
искусственный ароматизатор (США),
искусственный ароматизатор (Великобритания)
n существительное : относится к человеку, месту, вещи, качеству и т. д.
    Estimulante del Sabor Grupo nom
  Многие марки фруктовых соков используют искусственные ароматизаторы.
  Много marcas de jugo de «fruta» tienen saborizantes Artificiales.
искусственные ароматизаторы (США),
искусственные ароматизаторы (Великобритания)
npl существительное во множественном числе : Существительное, всегда используемое во множественном числе, например, «джинсы», «ножницы».
(ингредиенты синтетического вкуса) ароматы искусственные NMPL + ADJ
Напиток сделан исключительно из цельных фруктов и не содержит искусственных ароматизаторы.
  La bebida se hase exclusivamente con fruta fresca и без искусственных ароматов.
искусственное сердце N Noun : относится к человеку, место, вещь, качество и т. Д. (Медицинское устройство) Коразон Искусственный NM NOMBRE MASCULINO : Sustantivo de Género Exclusivamente Masculino, que lleva los artículos el o un в единственном числе, y los o unos во множественном числе. Примеры: el televisor, un piso.
  У него искусственное сердце, пока он ожидает пересадки.
  Durante la operación a corazón abierto la circulación del paciente se mantiene con un corazón искусственное.
Искусственный горизонт N Noun : относится к человеку, место, вещь, качество и т. Д. (Инструмент по маршруту) Горизонт Искусственный LOC Nom M Locución Номинальная Masculina : ЮНИДАД ЛЕКСИКА formada de dos o más palabras que funciona como sustantivo masculino («ojo de buey», «agua mala»).
0 Rindador de Actitud Loc Nom M Nomeinal Masculina : Unidad Lécica Angable FuncaDa de Dos o Más Palabras que Funciona Como Sustantivo Masculino («OJO de Buey», «Agua Mala»).
Искусственное осеменение N Noun : относится к человеку, место, вещь, качество и т. Д. (Имплантация сперматозоидов) Inseminación Itomeial NF NOMBRE FEMENINO : Sustantivo de Género Exclusivamente femenino, que lleva los artículos la o una в единственном числе, y las o unas во множественном числе. Примеры: la mesa, una tabla.
  При разведении молочного скота широко применяется искусственное осеменение.
  Esta oracion no es una traducción de la original. Эль-эсперма дель Торо, удобный дилуидо, сирве пункт реализовать искусственное осеменение эн много вакас.
искусственный интеллект n существительное : Относится к человеку, месту, вещи, качеству и т. д. (компьютер, который может рассуждать, подумать) INTELIGENCIA искусственный NF NOMBRE FEMENINO : Sustantivo de Género Exclusivamente Femenino, Que Lleva Los Artículos La O UNA RU UNAS во множественном числе. Примеры: la mesa, una tabla.
  Искусственный интеллект компьютера может победить даже самого опытного игрока в шахматы.
искусственное освещение n существительное : Относится к человеку, месту, вещи, качеству и т. д. (освещение, отличное от дневного света) Luz Itomeial NF NOMBRE FEMENINO : Sustantivo de Género Exclusivamente Femenino, Que Lleva Los Artículos La O LAS EN UN RU множественное число . Примеры: la mesa, una tabla.
  Растения были потрясающими, учитывая, что все они выращивались в подвале при искусственном освещении.
  Esa planta va bien incluso con luz искусственное.
7 N Noun : относится к человеку, место, вещь, качество и т. Д. (Закон: Nonhuman Entity) Persona Jurídica LOC NOM F Locución Номинал Nomenina : Unidad léxica estable formada de dos o más palabras que funciona como sustantivo femenino («casa de citas», «zona cero», «arma secreta»).
Persona de Essitencia Идеал LOC NOM F Nomenina Nomenina : Unidad Léceica Angable DomaDa de Dos O Más Palabras Que Funciona Como Sustantivo Femenino («Casa de Citas», «Zona Cero», » секрет секрета»).
  По закону корпорация считается юридическим лицом.
7 Искусственное дыхание N Noun : относится к человеку, место, вещь, качество и т. Д. (Аварийная медицинская процедура) Repiración Искусство LOC NOM F Locución Номинальная FEMENINA : Unidad Lexica estable formada de dos o más palabras que funciona como sustantivo femenino («casa de citas», «zona cero», «arma secreta»).

искусственное прилагательное — определение, изображения, произношение и примечания к использованию

  1. изготовленные или изготовленные для копирования чего-либо естественного; Не настоящий
    • искусственная конечность / цветок / подсластитель / удобрение
    • искусственное освещение / свет
    синонимы искусственно
    • Synthetic
    • False
    • Man-made
    • поддельных
    • подделка
    эти слова все описывают вещи, которые не являются настоящие или не произведенные или выращенные естественным путем.
    • искусственные, изготовленные или изготовленные для копирования чего-либо природного; ненастоящие:
      • искусственные цветы
      • искусственный свет
    • синтетические, изготовленные путем объединения химических веществ, а не произведенные естественным путем растениями или животными:
      • синтетические наркотики
      • обувь с синтетической подошвой
    • 0
    • рукотворные, сделанные людьми; ненатуральные:
      • искусственные волокна, такие как нейлон
    • поддельные, сделанные для того, чтобы выглядеть как что-то другое; ненастоящий:
    • имитация [только перед существительным] сделанная, чтобы выглядеть как что-то другое; ненастоящие:
      • Она никогда бы не стала носить искусственный жемчуг.
    Выкройки
    • искусственные/синтетические/искусственные ткани/волокна/материалы/изделия
    • искусственные/синтетические/искусственные/искусственные меха/кожа
    • искусственные/синтетические/​ подделка/подделка/имитация бриллиантов/жемчуга
    Дополнительные примеры
    • Вся еда, подаваемая в ресторане, не содержит искусственных красителей и ароматизаторов.
    • Мне не нравится выполнять детальную работу при искусственном освещении.
    • Искусственное сердце поддерживало жизнь пациента почти два месяца.
    Oxford Collocations DictionaryverbsadverbПоказать полную запись
  2. созданный людьми; не происходит естественным образом
    • Собеседование при приеме на работу — очень искусственная ситуация.
    • искусственные барьеры расы, класса и пола
    Дополнительные примеры
    • Было бы совершенно искусственно пытаться разделить эти два вопроса.
    • Они используют довольно искусственные примеры.
    • заведомо искусственное изобретение
    • не то, что кажется синонимом fakeOxford Collocations DictionaryverbsadverbSee полную статью
    • Word Originlate Среднеанглийское слово: от старофранцузского artificiel или латинского Artificialis, от artificium «рукоделие», основанное на ars, art- «искусство» + facere «делать».

См. искусственный в Оксфордском расширенном американском словаре См. искусственный в Оксфордском словаре академического английского языка для учащихся

определение искусственного в The Free Dictionary

Но это была не книга, а маленькая механическая игрушка, которая лежала в ящике — искусственный соловей, похожий на настоящего, только весь усыпанный бриллиантами, рубинами и сапфирами. Древнегреческий эпос — — то есть поэзия как естественная и популярная, а не (как она стала позже) искусственная и академическая литературная форма — прошла обычные три фазы: развития, зрелости и упадка.Но стоило ему забыть искусственный ход рассуждений и обратиться от самой жизни к тому, что удовлетворяло его при мышлении в соответствии с установленными определениями, и все это искусственное здание тотчас же рассыпалось, как карточный домик, и оно стало ясно, что здание было построено из этих переставленных слов, кроме всего в жизни более важного, чем разум. Личное, человеческое чувство на короткое мгновение взяло верх над искусственным фантазмом жизни, которому он так долго служил.Моей целью было сделать образ «Магдалины», олицетворяющий эту борьбу, жалким персонажем даже в его извращенности и заблуждении; и я изо всех сил старался достичь этого результата наименее навязчивым и наименее искусственным из всех средств — решительной приверженностью истине, какой она является в природе. Они достигли здания, украшенного великолепными плодами, которые созревают в начало июля при искусственной температуре, которая заменяет солнце, так часто отсутствующее в нашем климате.Поэт «Сотворения» хотел с помощью весьма искусственных стихов внедрить то, что он считал моральной истиной, поэт «Древнего мореплавателя» — наполнить Поэтическим чувством через каналы, подсказанные анализом. Юстас Макаллан похвалил ее за красоты своего лица и спросил, какие искусственные средства она использовала, чтобы поддерживать его в таком хорошем состоянии. Одни только эти узнавания обходятся без искусственной помощи жетонов или амулетов. он отказывался прыгать и оживать.Факты, однако, окажутся связанными и объединенными одной грандиозной схемой, разработанной и проводимой главой духа; один набор характеров также продолжается повсюду, появляясь время от времени, хотя иногда и через большие промежутки времени, и все предприятие заканчивается обычной катастрофой; так что произведение, без какой-либо усердной попытки искусственного построения, действительно обладает значительной частью того единства, которого так ищут в художественных произведениях и которое считается столь важным для интереса каждой истории.Непосредственно перед домом была лужайка, ярдов пятьдесят в ширину между домом и дорогой общего пользования, или, как ее называли, «щукой». За этой дорогой лежало стриженное пастбище площадью около десяти акров, ровное, без деревьев, камней или каких-либо естественных или искусственных объектов на поверхности.

искусственный — Перевод на английский — примеры русский

Предложения: в моде искусственный

Эти примеры могут содержать нецензурные слова, основанные на вашем поиске.

Эти примеры могут содержать разговорные слова на основе вашего поиска.

Primele 9 luni le-am petrecut într-un pantec искусственный .

Первые девять месяцев я провел в искусственной матке.

Recomandări pentru depozitarea Depositului искусственное солнце представлено в приложении 5.

Рекомендации по хранению искусственного осадка приведены в приложении 5.

Килли, в sfârșit luasem terminalul искусственный .

Килли, мы наконец-то получили синтетический терминал и все такое.

Dezvoltarea copilului îin acel uter искусственный .

На самом деле вынашивание ребенка в этой искусственной утробе.

Эра искусственная … реализовать științific din spumă de cauciuc comestibilă.

Это был искусственный , сделанный с научной точки зрения из съедобного ароматизированного поролона.

Ar depresurizați sânge Înainte de a intra rinichi искусственный .

Это снизит давление в крови, прежде чем она попадет в искусственную почку.

Vreau să găsesti orizontul искусственный pe panou.

Я хочу, чтобы вы нашли искусственный горизонт на приборной доске.

Nu vreau să mănânc nimic искусственный .

Luati-vă și punga cu îndulcitor искусственный .

И возьмите с собой сумку с искусственным подсластителем .

Dacă au într-adevăr un creier искусственный vibil și независимый…

Я имею в виду, если у них действительно есть жизнеспособный, независимый искусственный мозг…

Șeriful искусственный avea resturi pe pantofi.

Продукт искусственный , а также функция до уровня личного.

искусственный продукт , действует только на индивидуальном уровне.

Имплантируемая дупа, кристаллическая искусственная рамане функциональная для восстановления здоровья.

После имплантации искусственная линза остается функциональной до конца жизни пациента.

Singura diferență este mărirea moliciunii ratanului искусственный .

Отличие только в повышенной мягкости искусственного ротанга .

Nu puteți scoate fasciculele de păr искусственный .

Avantajul materialului искусственный este simplitatea lipirii accesoriilor mici.

Преимуществом искусственного материала является простота наклеивания мелких аксессуаров.

Оптимальное сочетание уникального материала искусственного материала , переработанного из искусственного материала.

Оптимальным является сочетание искусственного материала с окрашенными стенами.

Павильон Fiecare este luminat натуральный si/sau искусственный .

Каждый зал освещается дневным и/или искусственным светом.

Implantul dentar reprezintă nlocuitorul искусственный al rădacinii dintelui natural.

Зубной имплантат можно рассматривать как искусственный корень зуба , погруженный в челюстную кость.

2100 — Soare искусственный iluminează partea întunecată a pământului.

2097 — Искусственное солнце освещает темную сторону Земли.

Исследование системы обучения английскому языку на основе искусственного интеллекта и системы беспроводной сети WBIETS | Журнал EURASIP по беспроводным коммуникациям и сетям

Генетический алгоритм

Генетический алгоритм представляет собой метод рандомизированного поиска, который вытекает из закона эволюции биологического мира (выживание наиболее приспособленных, генетический механизм выживания наиболее приспособленных).Впервые он был предложен профессором Дж. Холландом в США в 1975 г. Его главная особенность заключается в воздействии непосредственно на структурные объекты, без ограничения деривации и преемственности функций [9]. Ему присущ скрытый параллелизм и лучшие возможности глобальной оптимизации [10]. Метод вероятностной оптимизации может автоматически получать и направлять оптимизированное пространство поиска, адаптивно корректировать направление поиска и не нуждается в установленных правилах [11]. Эти свойства генетического алгоритма широко применяются в комбинаторной оптимизации, машинном обучении, обработке сигналов, адаптивном управлении и искусственной жизни, а также являются ключевыми технологиями в современных интеллектуальных вычислениях [12, 13].Генетический алгоритм обычно реализуется в компьютерном моделировании. Для задачи оптимизации ряд возможных решений (называемых индивидуумами) представлен абстрактными представлениями (называемыми хромосомами) лучших решений [14,15,16]. В каждом поколении оценивается приспособленность всей популяции, и из текущей популяции случайным образом выбираются несколько особей (на основе их приспособленности), а посредством естественного отбора и мутаций создаются новые группы жизни, которые становятся текущей популяцией в следующем. итерация алгоритма [17,18,19].

Система онлайн-тестирования по английскому языку представляет собой единый тест для всех кандидатов. Это требует, чтобы в каждом тесте испытуемые получали одинаковые индексы по каждому тестовому листу. То есть разница контролируется в меньшем диапазоне. Люди, задающие вопросы, должны сначала установить несколько ограничений для системы, таких как время экзамена, оценка каждого вопроса, тип, коэффициент сложности каждого вопроса, балл знания каждого вопроса, требования к обучению каждого вопроса и т. д. . В соответствии с направлением ограничения генетический алгоритм используется для непрерывного поиска оптимизации до тех пор, пока не будет получена тестовая работа, близкая к заданному условию.Каждый компьютер может получить контрольную работу с более высокой надежностью в соответствии с алгоритмом. Поскольку все работы соответствуют единым ограничениям, контрольная работа на терминале будет одинаковой, например, сложность закрыта, но не повторять тест. Это также обеспечивает единодушную справедливость на экзамене. Поэтому во многих областях экспертизы чаще используется алгоритм генетической тестовой бумаги. В традиционном генетическом алгоритме он не предназначен для использования группой, поэтому необходимо улучшить генетический алгоритм при применении статьи.Сначала строится математическая модель данной экзаменационной работы. В систему будут извлечены девять вопросов (2 вопроса на аудирование, 2 на лексику и грамматику, 1 на понимание прочитанного, 1 на завершение заполнения, 2 на времена и 1 на письмо). И у каждого вопроса есть 4 атрибута (тема, номер, значение, сложность), поэтому они могут построить целевую матрицу порядка 9 × 4 A для представления структуры контрольной работы.

$$ A=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& {a}_{12}& {a}_{13}& {a}_{14}\\ {}{a}_{21}& {a}_{22}& {a}_{23}& {a}_{21}\\ {}{a}_{31}& {a}_{ 32}& {a}_{33}& {a}_{34}\\ {}{a}_{41}& {a}_{42}& {a}_{43}& {a}_ {44}\\ {}{a}_{51}& {a}_{52}& {a}_{53}& {a}_{54}\\ {}{a}_{61}& {a}_{62}& {a}_{63}& {a}_{64}\\ {}{a}_{71}& {a}_{72}& {a}_{73} & {a}_{74}\\ {}{a}_{81}& {a}_{82}& {a}_{83}& {a}_{84}\\ {}{a} _{91}& {a}_{92}& {a}_{93}& {a}_{94}\end{массив}\right] $$

(1)

в каком A 11 ~ A 91 Название вопроса, A 12 ~ A 92 — количество заголовка A 13 ~ a 93 — баллы теста, а a 14 ~ a 94 — сложность теста.9{а}_{i3}{t}_i \). Система проблем со слухом должна соответствовать тому, что каждый вопрос составляет 5 баллов, всего 10 баллов. Словарный запас и грамматика должны соответствовать тому, что каждый вопрос составляет 5 баллов, всего 10 баллов. Понимание прочитанного должно соответствовать общей сумме баллов 20. Готовое заполнение должно соответствовать общей сумме баллов 20. Времена должны быть 5 баллов на канал, всего 10 баллов. Письменный вопрос должен набрать в сумме 30 баллов. Порядковый номер тестового вопроса не повторяется: то есть в матрице А не может быть случая одинаковых двух или нескольких элементов матрицы.9{а}_{13} \). Сложность оформления контрольной работы – 3,5 (высшая степень сложности – 5). Хотя итоговые экзаменационные работы часто трудно удовлетворить всем установленным нами ограничениям, для системы необходимо выполнить три жестких условия: первое — общая оценка экзамена равна 100, второе — оценка каждого типа составляет 100 баллов. заданное значение, а третье, что не может быть одной и той же темы. В случае, все три условия могут быть достигнуты. Если тестовая бумага с 3.9{a}_{13}\le 4.0 \), чтобы можно было найти субоптимальное решение. Номер каждого пункта и номер каждого типа вопроса может быть введен искусственным способом в условиях контрольной работы, а общая оценка составляет 100 баллов. Таким образом, каждая тестовая работа соответствует ограничениям общего количества баллов и ограничениям общего количества баллов для каждого класса вопросов в начале извлечения случайного объема. Затем оцените, есть ли тот же вопрос или нет, чего можно избежать в перекрестном алгоритме, поэтому единственное, что нужно контролировать, — это сложность контрольной работы.4{f}_j{w}_j $$

(2)

, где f j является абсолютным значением фактического значения свойства объема j текущего тестового документа и разностью между значениями ограничения атрибута объема бумаги j . w j вес коэффициента разности.9{a}_{13}- ND\right| \) — абсолютная ошибка между средней сложностью создания контрольной работы и ограничением сложности заданного теста.4{f}_j{w}_j\right) $$

(4)

Таким же образом, только коэффициент сложности можно упростить до:

$$ {F}_4=\влево(1+{f}_4{w}_4\вправо) $$

(5)

Видно, что чем лучше значение F , тем лучше качество 1 тестовой бумаги. Когда F = 0, находится наилучшее решение, удовлетворяющее всем ограничениям.

Создание модели контрольной работы

Задача создания контрольной работы выражается в виде пяти кортежей, которые соответствуют атрибутам каждого вопроса, включая предметы, содержание, баллы знаний, трудности и т. д.[20]. Это набор конечных переменных, V  = { v 1 ,  v 2 , ⋯,  v 3}; l соответствует диапазону каждого атрибута, который представляет собой комплект конечного номера, L = { L 1 , L 2 , ⋯, L N }; S соответствует ограничениям каждого атрибута и является набором конечных правил, S = { S 1 , S 2 , ⋯, S N }; R соответствует соотношению ограничения пользователя, что является конечным набором правила, R = { R 1 , R 2 , ⋯, R N }; C Указывает, что тестовые вопросы, выбранные из тестовой библиотеки для удовлетворения различных ограничений, являются последовательностью вопросов, C = { C 1 , C 2 , ⋯, C номер }.Решение задачи тестового задания основано на вопросах из выбранной группы вопросов C , которые соответствуют диапазону значений L каждого атрибута элемента V с условиями ограничений S и R , и это множественное число. -решение задачи с ограничениями, ответом является приближенное решение, а целевое состояние не единственное (Вельдкамп Б.П. и др., 2017) [21, 22].

«Коэффициент сложности» отражает сложность и трудность теста, а «коэффициент сложности» можно понимать и как «коэффициент степени легкости».Чем больше коэффициент трудности, тем легче вопрос теста, а чем меньше коэффициент сложности, тем больше трудность теста. Определение уровня сложности предназначено для скрининга субъектов. Обычно сложность теста способствует обучению учащихся, но определенная степень сложности может увеличить степень разделения, что очень важно для всестороннего понимания и освоения учебной ситуации учащимися. Сложность теста следующая:

, где d представляет собой количество баллов, p указывает на сложность теста, e указывает на средний балл за вопрос, а g указывает на полный балл за тест.m{p}_i $$

(7)

, где ND указывает среднюю сложность тестовой бумаги; m представляет количество вопросов в контрольной работе; i указывает количество вопросов теста, i  = 0, 1, ⋯, m ; p i представляет сложность теста i ; и d i указывает результат теста i .В этой статье метод двустороннего анализа используется для расчета оценки тестовой области:

$$ D=\left({R}_H-{R}_L\right)/n $$

(8)

, в котором D указывает оценку тестовой области, а R H выражает квалифицированный номер старшей группы, а лучшие 27% испытуемых выбираются как высшая группа. R L выражали квалифицированное количество низких групп, и 27% были низкими группами после выбора кандидатов.

В ходе контрольной работы средняя сложность контрольной работы тесно связана со сложностью тестовых вопросов. Поскольку вероятность выбранных вопросов не зависит от результатов других вопросов, выбор вопросов является случайным, то есть извлекаться или не извлекаться. Следовательно, можно видеть, что метод извлечения относится к событию извлечения случайной задачи, а также соответствует функции двух распределений B ( n ,  p ) дискретной случайной величины.{n-k} $$

(9)

, где k представляет уровень сложности, k  = 0, 1, 2, ⋯, n и n — положительные целые числа. p n ( k ) представляет вероятность уровня сложности k ; Q указывает на среднюю степень сложности контрольной работы. В функции двухраспределения B ( n ,  p ) при увеличении n вероятность p { x  =  k } , а затем сначала уменьшается до максимума.Это распределение вероятностей соответствует нашим ожиданиям относительно сложности контрольной работы, которая является характеристикой «большая середина, две головы». В процессе применения сложность теста устанавливается на 4 уровень, то есть n  = 5, и по формуле (5) получается вероятность p . Затем в формулу (4) вводятся значения n , p , k , а процентное содержание каждой контрольной бумаги сложности в контрольной бумаге p n ( k ) равно полученный.Затем число p n ( k ), умноженное на общее количество вопросов, может получить количество вопросов, которые необходимо извлечь из каждого уровня сложности.

Дизайн контрольной работы на основе генетического алгоритма

Генетические алгоритмы не могут напрямую работать с параметрами пространства задач. Они должны быть преобразованы в хромосомы или особи в генетическом пространстве, состоящем из определенной структуры. Эта операция преобразования называется кодированием и также может быть представлена ​​(представление).В данной работе для задачи контрольной работы выбрано двоичное кодирование, причем 0 означает, что вопрос теста не выбран, а 1 означает, что вопрос выбран. Тестовая бумага взята в тестовой бумаге как хромосома. Каждый элемент рассматривается как ген. Значение гена определяется в соответствии с номером пункта тестового вопроса, поэтому кодирование хромосомы тестового листа выражается как ⋯,  G i , ⋯,  G n ), i  0,3 0  1, 2, 0, 0 n представляет собой общее количество вопросов в тестовом листе, а G i указывает номер заголовка теста. В процессе кодирования будут собираться вопросы одного типа, такие как вопросы выбора, вопросы-заполнители, вопросы с простыми ответами и так далее. Для того чтобы экзаменационные баллы были разными, коды каждого фонда не дублируются. Если на одних и тех же тестовых участках могут появиться разные типы вопросов, в генетическом кодировании может появиться одинаковое количество тестовых вопросов, потому что они относятся к разным типам вопросов и не влияют на правильность тестовых работ.

В начальном процессе кодирования, в соответствии с изучением содержания выбранных и количества всех видов вопросов, в единстве типа вопросов, которые не повторяются, принцип вступительного экзамена в старшие классы средней школы был выбран случайным образом из группа вопросов в тесте, тест по типу теста, в котором встречаются фракции хромосом, производящие начальную популяцию.m{d}_i $$

(11)

, где d i — элемент, выбранный в контрольной точке хромосомы; m указывает количество тестовых вопросов, i  = 1, 2, ⋯, m ; f 1 представляет значение фитнес-функции, 0 ≤  f 1  ≤ 1; и чем меньше значение приспособленности f 1 , тем больше оно соответствует требованиям пользователя.Познакомьтесь с тестовыми наборами Ω, которые, как говорят, содержат контрольную точку. Когда d i  = 1, d i не принадлежит множеству Ω. Когда d i  = 0, d i принадлежит множеству Ω. Для этого индекса установлена ​​фитнес-функция f :

$$ {f}_2=\left| DC-NDXS\право| $$

(12)

, где DC представляет собой коэффициент сложности тестовой бумаги; NDXS указывает коэффициент сложности, указанный пользователем; 0 ≤  f 2  ≤ 1, чем меньше значение пригодности f 2 , тем больше оно соответствует требованиям пользователя.m{d}_i+\left| DC-NDXS\право| $$

(13)

В исходной популяции оценочное значение каждой хромосомы рассчитывается в соответствии с функцией пригодности. Чем выше значение оценки, тем выше вероятность следующей итерации. Чтобы обеспечить разнообразие населения, в этой статье установлена ​​итерационная вероятность F ( i )/ ∑  F ( i ). В генетическом алгоритме вероятность перекреста Pc и вероятность мутации Pm являются ключевыми звеньями и производительностью прямого генетического алгоритма.В итеративном процессе, чем больше вероятность скрещивания Pc и вероятность мутации Pm , тем сильнее способность производить новые хромосомы. Чем меньше вероятность кроссовера Pc и вероятность мутации Pm , тем алгоритм легко быстро сходится у особи и может привести к феномену раннего созревания. На этой основе устанавливаются перекрестная вероятность Pc и вероятность мутации Pm .{\prime}-{f}_{\mathrm{avg}}\right)}{f_{\mathrm{max}}-{f}_{\mathrm{avg}}}\ ядро1.{\prime}}<{f}_{\mathrm{avg}}\kern0.4em \end{массив}\right. $$

(14)

$$ Pm=\left\{\begin{array}{l}{P}_{m1}-\frac{\left({P}_{m1}-{P}_{m2}\right) \ left (f- {f} _ {\ mathrm {avg}} \ right)} {f _ {\ mathrm {max}} — {f} _ {\ mathrm {avg}}} \ kern1.8em f \ ge { f}_{\mathrm{avg}}\kern0.4em \\ {}{P}_{m1}\kern12.70001em f<{f}_{\mathrm{avg}}\kern0.4em \end{массив }\правильно. $$

(15)

, где f max представляет максимальное значение индивидуальной оценки во всех популяциях. f avg представляет среднее значение отдельных значений оценки в текущей совокупности. f представляет индивидуальное значение оценки перекрестной операции; f представляет отдельное значение оценки операции мутации. Эта статья P C 1 = 0,9, P C 2 = 0,6, P M 1 = 0,1, и P M 2 = 0.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.